ИИ научили реконструировать зрительные образы по сканам мозга

Разработка Михаль Ирани и её коллег опирается на двухканальный «декодер мозга», который раздельно анализирует структуру и содержание зрительного сигнала. Модель обучалась на данных восьми добровольцев, которым демонстрировали тысячи изображений в аппаратах фМРТ. Чтобы преодолеть нехватку данных, исследователи добавили «энкодер», который учится предсказывать активность мозга по картинке. Этот симбиоз позволяет нейросети совершенствоваться самостоятельно: она генерирует пары «изображение — активность мозга» даже для тех объектов, которые испытуемые никогда не видели в сканере.

Главное преимущество системы — скорость. Если классическим нейроинтерфейсам нужно около 40 часов записи активности мозга одного человека, то разработке Ирани достаточно всего часа. Учитывая стоимость часа работы с фМРТ в 600–1000 долларов, это делает нейробиологические исследования доступнее. На конференции в Нью-Йорке авторы продемонстрировали первые результаты: несмотря на ошибки, где ИИ путал торт с сандвичами, точность реконструкции значительно превышает показатели прошлых лет.

В будущем команда планирует перейти от статических изображений к видео, аудио и попыткам визуализировать содержание снов или воспоминаний. Однако прогресс вызывает опасения у экспертов по этике. Возможность извлекать образы из сознания ставит под угрозу ментальную приватность. Сама Ирани признает риск злоупотреблений, но настаивает на гуманистическом потенциале технологии, способной вернуть голос полностью парализованным пациентам.